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发明

基于多智能体深度强化学习的边缘区域协作缓存更新方法2026

2024-03-11 07:22:42 发布于四川 59
  • 申请专利号：CN202311581001.5
  • 公开（公告）日：2026-03-06
  • 公开（公告）号：CN117675918A
  • 申请人：杭州电子科技大学
摘要：本发明涉及边缘缓存场景和多智能体深度强化学习领域，具体是一种基于多智能体深度强化学习的边缘区域协作缓存更新方法。该更新方法设定在协作缓存区域内边缘缓存节点可以共享缓存内容，并将边缘区域协作缓存更新问题建模为分布式部分可观察马尔可夫决策过程，进而提高边缘缓存命中率和缓存利用率。在此基础上，提出了一种结合多时间尺度循环神经网络和图卷积神经网络的多智能体深度强化学习算法，采用多时间尺度RNN层处理部分可观察信息，根据历史信息推理出局部观察的多层次特征。图卷积层对每个智能体局部区域的特征向量进行积分，利用逐渐增加接受域的卷积层产生的潜在特征来学习智能体间的协作，并解决了模型拓展性问题。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117675918 A (43)申请公布日 2024.03.08 (21)申请号 202311581001.5 (22)申请日 2023.11.24 (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街 道2号大街1158号 (72)发明人 徐海涛　高静楠　邬惠峰　 (51)Int.Cl. H04L 67/5682 (2022.01) H04L 41/14 (2022.01) H04L 41/16 (2022.01) G06N 3/098 (2023.01) G06N 3/092 (2023.01) G06N 3/042 (2023.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 7/01 (2023.01) 权利要求书5页 说明书9页 附图2页 (54)发明名称 基于多智能体深度强化学习的边缘区域协 作缓存更新方法 (57)摘要 本发明涉及边缘缓存场景和多智能体深度 强化学习领域，具体是一种基于多智能体深度强 化学习的边缘区域协作缓存更新方法。该更新方 法设定在协作缓存区域内边缘缓存节点可以共 享缓存内容，并将边缘区域协作缓存更新问题建 模为分布式部分可观察马尔可夫决策过程，进而 提高边缘缓存命中率和缓存利用率。在此基础 上，提出了一种结合多时间尺度循环神经网络和 图卷积神经网络的多智能体深度强化学习算法， 采用多时间尺度RNN层处

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